SummerFalls/UDS_SecurityAccess
This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.
Use Git or checkout with SVN using the web URL.
Work fast with our official CLI. Learn more.
Launching GitHub Desktop
If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.
Launching GitHub Desktop
If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.
Launching Xcode
If nothing happens, download Xcode and try again.
Launching Visual Studio Code
Your codespace will open once ready.
There was a problem preparing your codespace, please try again.
Latest commit
Git stats
Files
Failed to load latest commit information.
README.md
UDS 0x27 Security Access Algorithm DLL for ZLG ZCANPRO , CANoe , ETS , Vehecle Spy3
S32K1xx 的 CAN 接 周立功 USBCANFD-100U-mini ，使用 ZCANPRO 软件的 ECU刷新 功能进行测试。在加载相应的安全访问算法 DLL 文件 📦 UDS_SecurityAccess 之后，通过相应的 UDS 服务将 📦 UDS_S32K144_FlashDriver 的 hex 文件下载至 📦 UDS_S32K144_Bootloader 在链接文件中为其预先指定起始地址的 RAM 空间中，并通过 Flash Driver 内实际包含的相应的 Flash 驱动函数的相对偏移量以及驱动函数本身来计算相应驱动函数的入口点在 RAM 内的偏移地址后，再通过函数指针的方式调用相应的编程、擦写、校验等 Flash API 以实现将 📦 UDS_S32K144_APP 烧写至 Flash 的 APP 片区，最终实现 ECU刷新 的整个 APP 更新流程。
- 📦 UDS_SecurityAccess
- 📦 UDS_S32K144_Bootloader
- 📦 UDS_S32K144_FlashDriver
- 📦 UDS_S32K144_APP
About
📐 UDS 0x27 Security Access Algorithm DLL for ZLG ZCANPRO, CANoe, ETS, Vehecle Spy3. UDS 完整协议栈最新版本可通过邮箱联系购买。
指数平滑法 (ETS) 算法
如下表所示，使用 2021 年的月銷售額來預測 2022 年 XNUMX 月至 XNUMX 年 XNUMX 月的銷售額，您可以應用 FORECAST.ETS 函數來完成如下。
1. 創建一個幫助列。 在這種情況下，我創建了一個 FORECASE 列，如下面的屏幕截圖所示。
提示： 創建輔助列有助於使用不同顏色區分圖表中的預測值和實際值，從而使圖表更加直觀。
2. 在銷售列中找到包含最後一筆銷售額的單元格（本例中為 C17），在輔助列中選擇它旁邊的一個單元格（D17），然後輸入一個與最後一筆銷售額相同的數字。
3.選擇單元格D18，複製或輸入下面的公式，然後按 Enter 獲得結果的關鍵。 然後選擇結果單元格並向下拖動其自動填充句柄以獲取其他預測值。
=FORECAST.ETS(B18,$C$6:$C$17,$B$6:$B$17,1,1,1)
筆記：
2）得到所有預測值後，可以選擇整個表，點擊 插入 > 插入折線圖或面積圖 > 與標記線 創建預測圖表。 看截圖：
Excel 預測函數
FORECAST 函數使用線性回歸根據現有值預測未來值。
Excel FORECAST.ETS.CONFINT 函數
FORECAST.ETS.CONFINT 函數計算指定目標日期的預測值的置信區間。
Excel FORECAST.ETS.SEASONALITY 函數
FORECAST.ETS.SEASONALITY 函數根據現有值和時間線返回季節性模式的長度。
Excel FORECAST.ETS.STAT 函數
FORECAST.ETS.STAT 函數返回指定的統計值作為時間序列預測的結果。
Excel FORECAST.LINEAR 函數
FORECAST.LINEAR 函數使用線性回歸根據現有值預測未來值。
最佳辦公效率工具
Kutools for Excel-幫助您從人群中脫穎而出
您想快速，完美地完成日常工作嗎？ Kutools for Excel具有300個強大的高級功能（合併工作簿，按顏色求和，拆分單元格內容，轉換日期等），並為您節省80％的時間。
机器学习——贝叶斯算法
托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术“屌丝”，可这个“屌丝”最终发表了一篇名为“An essay towards solving a problem in the 指数平滑法 (ETS) 算法 指数平滑法 (ETS) 算法 doctrine of chances”，翻译过来则是：机遇理论中一个问题的解。你可能觉得我要说：这篇论文的发表随机产生轰动效应，从而奠定贝叶斯在学术史上的地位。
1）条件概率（后验概率）就是事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生概率，公式表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。
2）联合概率表示两件事情共同发生的概率。A与B的联合概率表示为p(A,B).
3）边缘概率（又称先验概率）是某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概率，而消去它们（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率），这称为边缘化（marginalization），比如A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。
P(A)=垃圾邮件的概率，垃圾邮件/所有的邮件。
P(B) = 邮件中出现词M的概率，出现词M的邮件/所有的邮件。
P(B|A) = 垃圾邮件中出现词M概率，垃圾邮件中含有词M的邮件数量/所有的垃圾邮件。
因此我们由上述的三个概率可以得出，出现词M的邮件是垃圾邮件的概率P(A|B) = P(A)*P(B|A)/P(B) =邮件中出现词M的概率X垃圾邮件中出现词M概率/是垃圾邮件的概率。
3.1 贝叶斯网络的定义
贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。一个贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由代表变量结点及连接这些结点有向边构成。结点代表随机变量，结点间的有向边代表了结点间的互相关系(由父结点指向其子结点)，用条件概率进行表达关系强度，没有父结点的用先验概率进行信息表达。结点变量可以是任何问题的抽象，如：测试值，观测现象，意见征询等。适用于表达和分析不确定性和概率性的事件，应用于有条件地依赖多种控制因素的决策，可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。
总体上来说，连接两个节点的箭头代表此两个随机变量是具有因果关系的，或者非条件独立。
令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)i ∈ I为其有向无环图中的某一节点i所代表的随机变量，若节点X的联合概率可以表示成：
指数平滑法 (ETS) 算法 
3.2 贝叶斯网络的结构形式
因此我们得出在c未知的条件下，a、b被阻断(blocked)，是独立的，称之为head-to-head条件独立。
1.在c未知的时候，有：P(a,b,c)=P(c)*P(a|c)*P(b|c)，此时，没法得出P(a,b) = P(a)P(b)，即c未知时，a、b不独立。
2.在c已知的时候，有：P(a,b|c)=P(a,b,c)/P(c)，然后将P(a,b,c)=P(c)*P(a|c)*P(b|c)带入式子中，得到：P(a,b|c)=P(a,b,c)/P(c) = P(c)*P(指数平滑法 (ETS) 算法 a|c)*P(b|c) / P(c) = P(a|c)*P(b|c)，即c已知时，a、b独立。
所以，在c给定的条件下，a，b被阻断(blocked)，是独立的，称之为tail-to-tail条件独立。
GRE分数怎么计算？
主要来说说第二个，Section的难度系数。GRE考试是一个自适应考试，其自适应的方式为基于section的自适应考试（section-level adaptation test）。所谓基于section的自适应考试是说，考生第二个section的题目难度会由第一个section的答题情况决定。而1个Section有20个题目，每个题目的难度系数为1-5，所以每个Section难度系数为20-100。一般而言，easy模式的整体难度系数在40左右，medium模式整体难度系数在65左右，而hard模式的难度系数在80左右。